基于物聯(lián)網(wǎng)的小麥苗情診斷管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于物聯(lián)網(wǎng)的小麥苗情診斷管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)0引言小麥?zhǔn)侵袊?guó)最重要的糧食作物之一，由于生長(zhǎng)周期較長(zhǎng)且分布廣泛，容易遭遇各種脅迫和災(zāi)害影響，如干旱、霜凍、干熱風(fēng)等頻發(fā)，嚴(yán)重影響小麥正常生長(zhǎng)，導(dǎo)致產(chǎn)量減少、品質(zhì)下降。目前在整體上，中國(guó)小麥苗情監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)落后，主要表如今自動(dòng)化監(jiān)測(cè)程度低、所獲數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性不高、定量化數(shù)字化程度低、信息效勞時(shí)效性差等?？焖贉?zhǔn)確提取影響小麥生長(zhǎng)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息，進(jìn)步定量化和數(shù)字化技術(shù)程度，為小麥消費(fèi)科學(xué)管理提供綜合信息效勞，是農(nóng)業(yè)消費(fèi)中急需解決的重要工程技術(shù)問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)(theInternetofthingsIOT)是傳感器、互聯(lián)網(wǎng)和信息處理技術(shù)高度交融的新一代信息技術(shù)，已被公認(rèn)為繼計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)之后信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的又一次浪潮。物聯(lián)網(wǎng)可以理解為是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的延伸和擴(kuò)展，在其根底上，將物(設(shè)備)與物(設(shè)備)相連構(gòu)成的分布式協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。在互聯(lián)網(wǎng)的根底上，通過(guò)傳感器等信息傳感設(shè)備，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)展延伸和擴(kuò)展，使任意物品在任何時(shí)刻、任意地點(diǎn)可以與互聯(lián)網(wǎng)相連，進(jìn)展信息傳輸和交換，并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、分析，云計(jì)算等智能計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)信息分析處理，實(shí)現(xiàn)物體的智能化識(shí)別、監(jiān)控和管理。目前物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的開(kāi)展方興未艾，因其注重全面感知一穩(wěn)定傳輸一智能應(yīng)用3個(gè)層面為一體，在諸多領(lǐng)域(包括農(nóng)業(yè))有廣闊的應(yīng)用空間。設(shè)施溫室環(huán)境監(jiān)控是物聯(lián)網(wǎng)早期農(nóng)業(yè)應(yīng)用最具代表性的領(lǐng)域之一，目前在農(nóng)業(yè)其他領(lǐng)域的研究與應(yīng)用也逐漸展開(kāi)。物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用為實(shí)現(xiàn)小麥苗情遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理提供了重要的技術(shù)途徑。網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)是農(nóng)業(yè)信息化開(kāi)展進(jìn)程中非常重要的技術(shù)，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外的研究和應(yīng)用也日趨增多。本文研究是在前期硬件研究根底上，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程管理，結(jié)合小麥苗情特點(diǎn)研發(fā)的基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)將數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)控制技術(shù)等高度交融，基于物聯(lián)網(wǎng)的3個(gè)層面從技術(shù)上不斷完善進(jìn)步。通過(guò)采用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)CwirelesssensornetworkWSN)進(jìn)展數(shù)據(jù)采集，將多個(gè)傳感器設(shè)備安置到農(nóng)田中，構(gòu)成自組織的網(wǎng)絡(luò)子系統(tǒng)，隨時(shí)獲取小麥生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的全面感知;與無(wú)線局域網(wǎng)(如Wi-Fi、挪動(dòng)無(wú)線通信網(wǎng)(GPRS/3G、VPN、互聯(lián)網(wǎng)等進(jìn)展異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)交融，保證傳輸系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠性;在效勞器端開(kāi)發(fā)應(yīng)用全新的網(wǎng)絡(luò)分析與管理平臺(tái)進(jìn)展數(shù)據(jù)挖掘、分析，結(jié)合專家知識(shí)庫(kù)進(jìn)展智能處理分析和診斷，進(jìn)步智能決策診斷程度。目前該監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)陸續(xù)在全國(guó)東北、西(南)部、黃淮海、長(zhǎng)江中下游四大小麥主產(chǎn)區(qū)布設(shè)施行，初步建成了監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，為小麥苗情遠(yuǎn)程監(jiān)控與診斷管理提供了堅(jiān)實(shí)的硬件根底和數(shù)據(jù)根底。本論文重點(diǎn)是，基于已建成的并在不斷晉級(jí)的物聯(lián)網(wǎng)軟硬件網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，研究小麥苗情遠(yuǎn)程診斷與管理的技術(shù)方法、實(shí)現(xiàn)基于WEB系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)等，進(jìn)一步進(jìn)步應(yīng)用層的自動(dòng)化和智能化診斷才能，。主要關(guān)鍵技術(shù)包括:1)搜集整理領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)庫(kù)、整合小麥動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)多源數(shù)據(jù)庫(kù)、建立小麥苗情診斷的關(guān)鍵指標(biāo)體系，并以此為數(shù)據(jù)根底，實(shí)現(xiàn)對(duì)小麥生長(zhǎng)發(fā)育狀況和環(huán)境條件(包括氣象災(zāi)害等)進(jìn)展科學(xué)診斷和決策管理;2)設(shè)計(jì)多形式效勞形式，使用戶通過(guò)多種渠道實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、獲得綜合診斷分析結(jié)果、專家管理建議和調(diào)優(yōu)技術(shù)等信息效勞。本系統(tǒng)可為農(nóng)業(yè)消費(fèi)管理者提供科學(xué)、準(zhǔn)確的遠(yuǎn)程管理決策分析支持，對(duì)于產(chǎn)量預(yù)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)和綜合優(yōu)化管理有重要的支撐作用。系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)小麥苗情管理與診斷系統(tǒng)根本原理是通過(guò)持續(xù)監(jiān)測(cè)影響小麥生長(zhǎng)的主要因子(包括氣象、土壤、作物等參數(shù))，并結(jié)合專家經(jīng)歷和建立的知識(shí)庫(kù)、小麥關(guān)鍵指標(biāo)體系以及歷史數(shù)據(jù)的分析，對(duì)小麥苗情和災(zāi)害進(jìn)展遠(yuǎn)程診斷和管理。1.1系統(tǒng)的3層架構(gòu)本系統(tǒng)主要采用B/S(Brower/Server)構(gòu)造，通過(guò)數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)訪問(wèn)層、邏輯層和表示層對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)展采集、處理、存儲(chǔ)，并最終為用戶及時(shí)提供小麥苗情田間數(shù)據(jù)信息和診斷與管理信息。1)數(shù)據(jù)層位于數(shù)據(jù)庫(kù)效勞器端，由分布在各地監(jiān)控節(jié)點(diǎn)的上傳數(shù)據(jù)，專家知識(shí)、小麥苗情和災(zāi)害關(guān)鍵指標(biāo)等構(gòu)成，后二部分內(nèi)容專家可通過(guò)遠(yuǎn)程交互功能進(jìn)展修正和不斷地補(bǔ)充，以豐富和進(jìn)步數(shù)據(jù)的內(nèi)容及質(zhì)量。由實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)生成的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)以其連續(xù)性、精準(zhǔn)性、自動(dòng)更新等特點(diǎn)為系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的核心數(shù)據(jù)根底。2)數(shù)據(jù)訪問(wèn)層實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)和增添、刪除、修改、查找等操作。該層根據(jù)接收到的Web效勞器的數(shù)據(jù)懇求，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)展響應(yīng)操作，并將運(yùn)行結(jié)果返回給web效勞器。3)業(yè)務(wù)邏輯層是系統(tǒng)主要功能和業(yè)務(wù)邏輯的核心處理部分。在本系統(tǒng)中根據(jù)用戶的任務(wù)向數(shù)據(jù)庫(kù)效勞器提出數(shù)據(jù)處理懇求，將讀取的各種原始數(shù)據(jù)(如氣象土壤參數(shù)等)進(jìn)展計(jì)算分析和邏輯判斷，結(jié)合專家知識(shí)和相關(guān)指標(biāo)，對(duì)小麥苗情、相關(guān)災(zāi)害(如霜凍害、旱澇災(zāi)害、干熱風(fēng)等)等進(jìn)展分析判斷，并給出相應(yīng)農(nóng)業(yè)調(diào)優(yōu)方案及管理建議，然后傳送到表現(xiàn)層。4)表現(xiàn)層負(fù)責(zé)控制系統(tǒng)的顯示邏輯，是用戶與系統(tǒng)交互的窗口。用戶登錄系統(tǒng)后向Web中心效勞器發(fā)出懇求，Web效勞器驗(yàn)證用戶身份后，根據(jù)用戶輸入?yún)?shù)對(duì)懇求進(jìn)展處理，將數(shù)據(jù)分析計(jì)算結(jié)果、苗情診斷和監(jiān)測(cè)綜合處理的信息生成動(dòng)態(tài)頁(yè)面，將結(jié)果返回客戶端。本系統(tǒng)采用3層架構(gòu)(3-tierapplication)設(shè)計(jì)，具有良好的可擴(kuò)展性和維護(hù)性，各層之間的依賴聚合性較低，有利于系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化和各層邏輯的復(fù)用fl}l系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1所示。1.2系統(tǒng)主要功能模塊由于小麥苗情診斷和災(zāi)害預(yù)測(cè)對(duì)于促進(jìn)小麥消費(fèi)管理程度，進(jìn)步小麥產(chǎn)量具有重要影響，且各方面綜合管理技術(shù)也在不斷開(kāi)展，因此本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和完善將是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程。所以系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)要盡量進(jìn)步其可擴(kuò)展性、可操作性和應(yīng)用性。1.2.1數(shù)據(jù)采集匯總數(shù)據(jù)采集匯總主要包括數(shù)據(jù)信息采集、匯總以及對(duì)匯總數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析。其中數(shù)據(jù)采集部分將在關(guān)鍵技術(shù)中詳細(xì)介紹。統(tǒng)計(jì)分析部分，是根據(jù)用戶診斷與分析需求，對(duì)采集數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘，并以多種圖表和文字形式輸出。用戶可計(jì)算選擇時(shí)段內(nèi)監(jiān)測(cè)要素的極端值、平均值、累積值等，并以折線圖、柱狀圖、餅狀圖等方式展示分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果，便于總覽變化趨勢(shì)。同時(shí)，系統(tǒng)按照一定標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)生成分析文檔(如WORD文檔)，為農(nóng)業(yè)消費(fèi)狀況匯總上報(bào)提供了便捷。1.2.2知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)整理知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)整理內(nèi)容包括小麥苗情監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和災(zāi)情監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。苗情監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)是農(nóng)業(yè)消費(fèi)中劃分苗類的重要根據(jù)，消費(fèi)上通常把小麥苗情劃分為一類苗、二類苗、三類苗及旺苗。苗類劃分主要根據(jù)主莖葉齡、次生根數(shù)、群體莖粟數(shù)、單株莖粟和有效穗數(shù)等特征值。災(zāi)情監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)主要匯總了包括氣象數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)(如溫度、降水、光照、土壤墑情、積溫等)和氣象災(zāi)害診斷標(biāo)準(zhǔn)(如霜凍、凍害、干熱風(fēng)、旱澇等)。交融知識(shí)匯總，并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、多年試驗(yàn)規(guī)律，針對(duì)東北春麥區(qū)、黃淮海和長(zhǎng)江中下游冬麥區(qū)、西部春冬混合麥區(qū)不同品種，系統(tǒng)確立了小麥苗情診斷指標(biāo)以及霜凍害、旱澇、干熱風(fēng)等氣象災(zāi)害診斷指標(biāo)。1.2.3智能診斷智能診斷模塊是本系統(tǒng)的核心部分，本部分有機(jī)結(jié)合專家經(jīng)歷及現(xiàn)代農(nóng)學(xué)的研究成果，得到苗情狀況與環(huán)境因子、生理參數(shù)指標(biāo)之間的規(guī)律，并根據(jù)該規(guī)律對(duì)小麥苗情和氣象災(zāi)害進(jìn)展診斷。詳細(xì)過(guò)程是，通過(guò)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)展處理和分析，將小麥生長(zhǎng)適宜指標(biāo)以及小麥當(dāng)前生長(zhǎng)狀態(tài)比對(duì)相關(guān)知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)和專家知識(shí)，推論得出小麥診斷結(jié)果，給出相應(yīng)的專家建議、調(diào)優(yōu)技術(shù)方案和災(zāi)害調(diào)控方法。1.2.4用戶管理本系統(tǒng)用戶共分為3種權(quán)限:即普通用戶、專家管理用戶及超級(jí)管理用戶。其中超級(jí)管理用戶負(fù)責(zé)分配專家管理用戶的管理權(quán)限及閱讀權(quán)限?；谙到y(tǒng)提供的模板框架，不同地區(qū)站點(diǎn)專家(用戶)負(fù)責(zé)管理本地區(qū)的診斷指標(biāo)及知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)的修改完善，同時(shí)可以閱讀指定地區(qū)和站點(diǎn)的診斷結(jié)果。普通用戶只可以進(jìn)展結(jié)果查詢和閱讀，并可以將結(jié)果下載到本地，但是不具備編輯(修改)小麥相關(guān)參數(shù)、氣象災(zāi)害指標(biāo)、知識(shí)標(biāo)準(zhǔn)等的權(quán)限。2系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用2.1開(kāi)發(fā)運(yùn)行環(huán)境1)開(kāi)發(fā)環(huán)境:效勞器采用WindowsServer2003操作系統(tǒng)，IISWEB效勞器(Internetinformationserve)，SQLServer2005數(shù)據(jù)庫(kù)效勞器。2)開(kāi)發(fā)工具:為進(jìn)步開(kāi)發(fā)效率，減少開(kāi)發(fā)周期，本系統(tǒng)采用VisualC#語(yǔ)言，在Microsoft.NET平臺(tái)框架下進(jìn)展開(kāi)發(fā)，采用MicrosoftVisualStudio2021作為頁(yè)面設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)工具。該工具提供了多種語(yǔ)言的編譯支持，可以創(chuàng)立混合語(yǔ)言解決方案，這極大地方便了系統(tǒng)今后的維護(hù)與擴(kuò)展，同時(shí)也大幅度進(jìn)步了開(kāi)發(fā)效率和系統(tǒng)的可管理性。2.2系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)2.2.1數(shù)據(jù)獲取與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建本系統(tǒng)的根底數(shù)據(jù)庫(kù)分別包括自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)和輔助調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)。詳細(xì)而言，自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中包括自動(dòng)上傳的傳感器數(shù)據(jù)、圖像和視頻等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，輔助調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)主要包括各地專家用戶經(jīng)總結(jié)整理后遠(yuǎn)程上傳提交的輔助數(shù)據(jù)。其中，自動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)由布設(shè)在各地的無(wú)線遠(yuǎn)程監(jiān)控站點(diǎn)(監(jiān)控節(jié)點(diǎn))采集得到。監(jiān)控站點(diǎn)主要采用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(如ZigBee)進(jìn)展數(shù)據(jù)采集，也就是將大量傳感器(溫度、濕度等)以無(wú)線通信的方式形成自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，協(xié)作的獲取覆蓋區(qū)域的數(shù)據(jù)信息，經(jīng)由會(huì)聚節(jié)點(diǎn)再發(fā)送給數(shù)據(jù)中心。在網(wǎng)絡(luò)傳輸方面，因各地的網(wǎng)絡(luò)通信條件不同，系統(tǒng)通過(guò)無(wú)線局域網(wǎng)(如Wi-Fi、挪動(dòng)無(wú)線通信網(wǎng)(如2G/3G)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)等多種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)展異構(gòu)交融，進(jìn)一步進(jìn)步了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)钠桨残院蛷V泛應(yīng)用性，將采集的數(shù)據(jù)傳輸并存儲(chǔ)到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)效勞器。大量田間消費(fèi)現(xiàn)場(chǎng)的原始數(shù)據(jù)構(gòu)成了小麥災(zāi)情診斷分析、氣象災(zāi)害分析的根本數(shù)據(jù)來(lái)源。另外，系統(tǒng)提供的圖像和視頻信息，使用戶可以獲得更直觀的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)況，到達(dá)眼見(jiàn)為實(shí)的綜合效果，結(jié)合影像資料可進(jìn)一步判斷驗(yàn)證作物群體特征、發(fā)育階段、災(zāi)害受損等，是實(shí)現(xiàn)綜合診斷分析的重要補(bǔ)充。苗情輔助數(shù)據(jù)庫(kù)主要包含專家意見(jiàn)、診斷指標(biāo)以及目前有些難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化觀測(cè)，或者變異性很大的那類數(shù)據(jù)信息(如播種日期和面積、品種屬性、小麥群體特征等參數(shù)等)。關(guān)于專家意見(jiàn)和診斷指標(biāo)的提交，專家管理用戶可以通過(guò)本系統(tǒng)的專家管理界面進(jìn)入，進(jìn)展初始化和編輯填寫。用于苗情診斷的根底數(shù)據(jù)，部分來(lái)自于本系統(tǒng)的輔助調(diào)查數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，授權(quán)用戶通過(guò)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)和手持挪動(dòng)設(shè)備(如智能等)，將現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查或整理的數(shù)據(jù)提交上傳，并存儲(chǔ)到中心數(shù)據(jù)庫(kù)。2.2.2診斷方法建立系統(tǒng)診斷目前主要包括小麥苗情診斷和氣象災(zāi)害診斷。1)小麥苗情診斷根據(jù)小麥和栽培管理專家的多年經(jīng)歷，苗情主要根據(jù)主莖葉齡、分粟數(shù)、次生根數(shù)等特征參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展診斷。其數(shù)據(jù)來(lái)源包括用戶輸入?yún)?shù)、診斷指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)、專家知識(shí)庫(kù)、監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)以及苗情輔助調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)等。系統(tǒng)采用生物統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差權(quán)重法對(duì)小麥苗情分類級(jí)別進(jìn)展計(jì)算分類。根據(jù)影響小麥苗情的主要參數(shù)，應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)差權(quán)重法，建立了小麥苗情指數(shù)。2.2.3跨平臺(tái)數(shù)據(jù)效勞為了方便用戶及時(shí)獲取數(shù)據(jù)信息，本系統(tǒng)采用為外部程序訪問(wèn)數(shù)據(jù)提供了一定標(biāo)準(zhǔn)的接口和標(biāo)準(zhǔn)，以方便數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)使用。外部程序可以有2種方式對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)展訪問(wèn)和交互，其中一種方式是通過(guò)Socket協(xié)議方式進(jìn)展通信，另一種方式是通過(guò)行業(yè)范圍標(biāo)準(zhǔn)的WebServices網(wǎng)絡(luò)效勞的通信技術(shù)獲取數(shù)據(jù)。這2種方式各有所長(zhǎng)，因此本系統(tǒng)根據(jù)不同的需求綜合采用2種和數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)展通信的方式。1)采用Web效勞方式。WebServices技術(shù)使用開(kāi)放式標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布效勞模塊，客戶端應(yīng)用程序通過(guò)Web向效勞器發(fā)送懇求，從而到達(dá)數(shù)據(jù)共享、通信的目的。采用WebServices技術(shù)，效勞器端與客戶端系統(tǒng)具有松藕合性，Web效勞與客戶端程序采用的編程語(yǔ)言操作系統(tǒng)等均無(wú)關(guān)系。通過(guò)Web效勞方式，為系統(tǒng)的分布式應(yīng)用提供了平臺(tái)。在本系統(tǒng)中，Web效勞一方面面向需要獲得效勞數(shù)據(jù)的用戶，另一方面為本系統(tǒng)的智能手持挪動(dòng)設(shè)備(如智能、平板電腦PAD等)程序開(kāi)發(fā)提供接口。2)采用Socket通信形式，具有高效通信的特點(diǎn)，同時(shí)在Framework2.0環(huán)境下不需要依賴IIS而存在，解決了We效勞在Framework2.0狀態(tài)下不能脫離IIS的弊端。本系統(tǒng)中LED大屏幕顯示系統(tǒng)就是采用這種方式和監(jiān)控管理中心進(jìn)展通信。其中手持挪動(dòng)設(shè)備(如智能、掌上電腦PDA及PAD等)和LED大屏幕通過(guò)與管理中心效勞器的交互獲取數(shù)據(jù)支持，并綜合文字、圖像、圖表等多種方式將診斷信息和實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)及時(shí)展現(xiàn)給用戶，從而結(jié)合數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)為用戶提供快速準(zhǔn)確的多平臺(tái)管理方式。2.3系統(tǒng)應(yīng)用目前本系統(tǒng)已處于不斷測(cè)試運(yùn)行和示范應(yīng)用當(dāng)中，下面以小麥苗情診斷和旱澇診斷為例，說(shuō)明系統(tǒng)應(yīng)用案例。通過(guò)用戶登錄，進(jìn)入系統(tǒng)后，進(jìn)入小麥苗情診斷界面，輸入主莖葉齡、單株莖粟等4個(gè)參數(shù)值，點(diǎn)擊運(yùn)行，可以得到小麥苗情狀況判斷以及專家建議。如選擇越冬期河南省土壤濕度正常的條件下，對(duì)冬性小麥進(jìn)展診斷，取主莖葉齡數(shù)為8，單株莖粟數(shù)為7，次生根為8條，總莖粟為1200萬(wàn)//hm2時(shí)，苗情狀況為一類苗，生長(zhǎng)狀況良好，診斷結(jié)果及專家建議如以下圖5b所示。結(jié)合診斷指標(biāo)，該結(jié)果與實(shí)際情況相符合，說(shuō)明本系統(tǒng)苗情診斷方法合理可行，結(jié)果正確。專家進(jìn)入專家管理界面，可以對(duì)小麥苗情診斷、氣象災(zāi)害診斷指標(biāo)等進(jìn)展編輯修正，以編輯苗情診斷參數(shù)權(quán)重和標(biāo)準(zhǔn)值為例，點(diǎn)擊編輯公式，進(jìn)入所示界面，可以分別編輯各個(gè)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)值和參數(shù)值。經(jīng)測(cè)試和初步應(yīng)用效果，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)合理，界面操作簡(jiǎn)單，具有較好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，目前正在進(jìn)一步測(cè)試和不斷推